TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1118 · 2.07

Т-Банк #interview#dev | часть 1 из 3 Компания, в которую я целился с самого начала. Если в другие места я иногда проходил собесы либо для тренировки, либо для получения запасных офферов, то сюда я сразу решил, что хочу попасть. Подался через знакомство. Система у них такая: собесят не на конкретную вакансию, а на должность, а потом ищут вакансию внутри. На должность тимлида надо было пройти: менеджмент, любой язык, систем дизайн, фит с руководителем и командой. На скрининге эйчар спросил меня, готов ли я перейти на джаву. Запомните этот момент, я ответил, что не готов, и хотел бы оставаться в рамках привычного мне стека. Перед каждой секцией эйчар высылал страницу со ссылками и рекомендациями, как готовиться, это сразу плюс. Там чаще всего были названия книг и ссылки на видеоролики с мок-собеседованиями. Менеджмент Опять же, я не понимаю, как его оценивать, и какой вопрос можно задать, чтобы отличить сеньор-менеджера от мидл-менеджера. Но, возможно, я как раз и не понимаю, потому что я не менеджер. В целом интервью прошло приятно, собеседующий поспрашивал про мой опыт, предложил решить некоторые кейсы. В процессе он намекнул, что тимлид, скорее всего, сам код писать не будет совсем, что меня не очень обрадовало. Позже я узнал, что прошёл секцию на junior+. Не знаю, хорошо или плохо, вообще не понимаю, как сравнивать менеджеров, но для тимлида этого у них хватает. Ещё из Т-Банка после каждой секции поступала достаточно подробная обратная связь с рекомендациями литературы. Круто, нигде такого не было. Я был воодушевлён после этой секции и сразу купил книгу, которую посоветовали по результатам. Языковая секция По структуре точно такая же, как в Ozon: показывают на экране задачи, нужно решить, пишешь код сам, параллельно обсуждаете. Тут я блистал, потому что был очень хорошо готов. Я за секунды щёлкал все типовые вопросы, предугадывал уточнения интервьюера, пускался в неожиданную глубину устройства языка... Задача по SQL попалась в точности такая же, как в Ozon. Если помните, там я на ней затупил, но позже я конечно же обсудил все наилучшие варианты решения с DeepSeek и попробовал сам. Поэтому к некоторому удивлению интервьюера я лихо применил оконную функцию, вслух проговорив альтернативные способы. Кстати, здесь, в отличие от Озона, SQL-код можно было запускать и смотреть результат промежуточного запроса, это важный положительный аспект. Одна из задач была такая же, как в мок-интервью на ютубе, поэтому её я тоже знал. Потом буквально на полминуты притормозил на работе замыканий, но в итоге тоже дал верный ответ. По собственным ощущениям я прошёл секцию идеально. Слишком идеально для человека. Слишком быстро и безошибочно на всё отвечал. Боялся, что подумают, будто бы мне подсказывал ИИ. В качестве обратной связи получил рекомендацию перечитать Рихтера, что тоже хороший знак: если тебе из рекомендаций советуют только адски задротную низкоуровневую литературу, значит, на всё более человеческое ты ответил прекрасно. Много позже я узнал, что мне засчитали middle+. Что??? Я даже предложил эйчару совместно с каким-нибудь крупным техлидом пересмотреть запись собеса, настолько был поражён. Но в целом, это не очень важно, потому что общий грейд к тому моменту по всем секциям у меня был сеньорный. Просто непонятно и обидно. System Design Секция с самого начала пошла очень хорошо. Знакомый мне по пет-проектам и конкурсам домен: отслеживание курьеров на карте. Никаких абсурдных требований типа миллиарда запросов в секунду. Я с первых минут обсудил с интервьюером использование MongoDB ради геопространственных индексов, и, судя по всему, сразу же получил от него негласный респект. Удалось эффективно решить все проблемы, хорошо выбрать технологии. Никаких подводных камней, секцию прошёл на сеньора без вопросов.

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #scikit

当前筛选 #scikit清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2280 · 24.08.2024 г., 15:33

#вакансия#ml#engineer#scikit#TensorFlow#PyTorch Machine Learning Engineer в сельскохозяйственной сфере При отклике на вакансию сразу присылайте резюме @echeveria_woman Отклики без резюме рассматриваться не будут! Основные задачи: - Создание и внедрение ML-моделей для анализа агроданных - Оптимизация и поддержка моделей для работы с большими объемами данных - Прогнозирование урожайности и мониторинг здоровья растений Ключевые требования: - 3+ лет опыта в ML - Глубокие знания алгоритмов ML и анализа данных - Владение Python и ML-библиотеками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и т.д.) - Опыт работы с большими данными и CI/CD Преимуществом будет: - Опыт в агросфере - Знание анализа изображений и сенсорных данных - Работа с облачными платформами Мы предлагаем: - Вилку 3.5-5 тысяч долларов в месяц - Гибкий график - Работу в инновационной команде - Возможности для роста - Участие в значимых агропроектах

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1494 · 31.05.2023 г., 15:02

Мы – компания Sense Machine - лидеры на российском рынке нейробиологических исследований. Изучаем эмоциональный отклик на рекламные ролики, ТВ контент, прототипы приложений и многое другое, вплоть до дизайна интерьера банков с использованием собственной facial coding платформы. Являемся сердцем крупнейшей в Европе UX - лаборатории Альфа – банка и работаем с самыми большими клиентами российского рынка, такими как Альфа-банк, МТС, Danone, Ozon, Мail.ru, Lamoda, Самокат, Sokolov Компания представляет из себя команду людей, по-настоящему увлечённых наукой и её технической интерпретацией, которая делает уникальный продукт, меняющий представление о познании и востребованный самыми крупными игроками. Этот продукт показывает рост в одном из наиболее востребованных сегментов современного наукоёмкого бизнеса - нейробиологических исследованиях, которые до 2024 года по оценке Gartner будут применяться в 50% всех маркетинговых тестов. Мы строим настоящий двигатель того, как будут совершаться открытия о человеческом восприятии в ближайшее время и уверены, что талантливые и открытые знаниям люди – это то, что нам нужно на этом пути На данном этапе, мы в поиске профессионального Lead Data Scientist в нашу драйвовую команду. Требования к кандидату: - Высшее профильное образование (инженерное или математическое) - Опыт коммерческой разработки в области DS/ML на Python - Наличие успешных коммерческих проектов или проектов в эксплуатации - Опыт поддержки и развития продуктов находящихся в эксплуатации - Уверенные знания и опыт работы с #Python для анализа данных, включая основные библиотеки ( #numpy, #scipy, #pandas, #Scikit-learn) - Опыт работы с технологиями Face Detection, Face Analyze, Computer Vision. - Опыт работы с #Tensorflow / #PyTorch / #OpenVINO - Умение разбираться в чужом коде - Опыт постановки задач Желательно: - Опыт работы с #SQL - Опыт работы с Apache Spark ( #Pyspark / Scala, #Spark SQL) - Знание #Docker Ваши обязанности: • Рефакторинг существующей системы • Создание улучшенного решения на основании текущего • Постановка и контроль выполнения задач • Построение процессов тестирования решений на базе технологий обработки видео с помощью нейросетевых моделей • Разработка алгоритмов преобразования данных • Организация процессов разработки и руководство командой ML-специалистов • Взаимодействие с командой аналитики и разработки инфраструктуры • Контроль исполнения задач Что предлагаем мы: - Работа в команде разработчиков, сердцем которой является data science. - Большое количество очень интересных гипотез, которые основаны на современных научных теориях и большой простор в их проверке, освоение которого будет поддержано профессиональными и увлечёнными коллегами - Амбициозные задачи, масштабные проекты и возможность создать по-настоящему уникальный продукт, который сможет быть стандартом индустрии. - Большую продуктовую команду мечты – все ребята ладят с методами изучения данных и ходят не с проблемами, но с предложениями - Всю нужную инфраструктуру и поддержку в экспериментах Участие в работе крупнейшей в Европе ux лаборатории - Оплата обучения и тренингов для вашего профессионального роста - Белая заработная плата. - Фиксированный, достойный оклад от 300 до 500 k ( обсуждаем на собеседовании) - Возможность работать удаленно Уютный "pet-frendly" офис, в 2-минутах от метро Парк Культуры (да, можно приносить/приводить с собой пушистых любимцев) - Официальное трудоустройство с первого рабочего дня, полное соблюдение ТК РФ - Отсутствие строгого дресс-кода и бюрократии, открытость и лояльность руководства, общение на - "ты" Мы всегда готовы принять в команду талантливых и перспективных сотрудников, готовых стать частью нашей классной команды и делать мир рекламы лучше с помощью нашей платформы. В свою очередь мы готовы делится своим опытом, экспертностью, всячески направлять и поддерживать Откликайтесь или отправляйте свое резюме: https://t.me/hr_sensemachine почта- [email protected] Просьба в письме указывать желаемый уровень заработной платы!